晚上十点，文档还是空的。我把手头几段零散笔记丢给一个AI写作工具，让它先拼出一版初稿。四十秒后，屏幕上出现了一段读起来相当顺的文字：有开场，有过渡，有收束。问题是我盯着它看了两分钟，发现自己并不想在上面改，而是想把它整个删掉。
这种体验大概不孤立。用过的人多半有过类似时刻：第一段看着还行，第二段开始发虚，到第三段已经能预判它下一句要说什么。流畅是真的，可用的部分却比预期少。
顺，是一种很容易被生产出来的东西
语言模型的底层动作是预测下一个词。这件事决定了它天然擅长“接着说”，也决定了它倾向于选择最稳妥、最常见的表达。稳妥意味着安全，也意味着平均。一段没有任何语法毛病的文字，可能同时没有任何属于写作者本人的痕迹。
更值得注意的是它对限定词的处置。我常把一段带犹豫的观察交给它润色，比如“我猜这可能和排班有关”“暂时看不出明显关联”。润色回来的版本，往往把这些犹豫抹平了，变成一句干脆的断言。读起来更有力，但信息的真实程度下降了。如果原文本身是推测，改完之后就成了冒认的事实。
这类改动不会报错，也不容易被察觉。它隐藏在一次“优化表达”的服务里。
把提示词写短之后，返工反而少了
我最初的做法是给一个题目，让它自由发挥。结果是每次都拿到一篇结构完整、内容空心的文章，改起来比重写还累。后来我把提示词改短，把重心从“要求”挪到“材料”。
- 先给事实边界：哪些是我确认的，哪些只是我的猜测，猜的部分必须保留犹豫语气。
- 再给读者和使用场景：这段话是给同行看的还是给新同事看的，是放在开头还是当作解释。
- 最后给禁令：不要排比，不要“不仅……而且”，不要在没有依据的地方补数字。
这样出来的稿子谈不上好，但它至少不会替我做我没做过的判断。返工的性质也变了，从“推倒重写”变成了“修剪和补漏”，工作量差得挺远。
有些活儿，交给它等于放弃
过渡句、罗列、把一段口语整理成书面语，这些工作交给AI写作工具是划算的，它不嫌烦，也不会因为重复而手软。但它做不了的是：决定这篇文章到底要说什么。
观点是需要承担后果的。你说某件事被高估了，就会有人不同意；你说自己没想清楚，读者可能觉得你不专业。这些取舍背后是写作者的位置和代价，模型没有位置，也就没有代价。它能生成看起来像立场的东西，但那只是语料里立场的平均投影。
还有一种情况它帮不上忙：写给自己看的句子。整理思路时随手记下的那些不完整、不体面、逻辑跳跃的话，一旦被润色成通顺段落，思考的线索就断了。粗糙有时候是必要的。
所以我现在对AI写作的用法比较窄：让它写我不擅长的那些零件，自己写必须由我说出口的部分。它把“像样”这件事的门槛降得很低，于是“像样”本身也不再值钱。剩下的稀缺品，是知道该说什么，以及敢不敢那样说。